文献情報
文献番号
201027031A
報告書区分
総括
研究課題名
緑内障診断SNPチップと変形プロテオミクスクラスター解析による緑内障統合的診断法の開発
課題番号
H20-感覚・一般-004
研究年度
平成22(2010)年度
研究代表者(所属機関)
木下 茂(京都府立医科大学 視覚機能再生外科学)
研究分担者(所属機関)
- 森 和彦(京都府立医科大学 視覚機能再生外科学)
- 田代 啓(京都府立医科大学 ゲノム医科学)
- 長崎 生光(京都府立医科大学 統計学)
研究区分
厚生労働科学研究費補助金 疾病・障害対策研究分野 障害者対策総合研究
研究開始年度
平成20(2008)年度
研究終了予定年度
平成22(2010)年度
研究費
20,000,000円
研究者交替、所属機関変更
-
研究報告書(概要版)
研究目的
我が国の失明原因の第一位である緑内障は、患者の89%が無自覚未診断との多治見スタディの報告もあるように早期診断の遅れが課題である。そこで緑内障の主病型である原発開放隅角緑内障(POAG)の簡便で低侵襲な血液検査によるリスク判定実現を目指して、ゲノムワイド関連解析(GWAS)で得た一塩基多型(SNP)マーカーと、多種類サイトカイン同時測定による血中サイトカイン濃度を組み合わせて、統合的に解析する診断アルゴリズムを構築することを目的とする。具体的には、両マーカー解析とデータの処理方法を検討し、実践的なアルゴリズム開発する。
研究方法
アフィメトリクス社製500KチップによるGWAS時に得られたSNPのうち、低精度データを除外し、2次元クラスターが異常なSNPを除いて、最終的にp<0.001を示した約数百SNPsを得た。イルミナ社製カスタムチップによる別集団で検証を行った。一方、ビーズテクノロジーによる多種類サイトカイン同時測定方法を樹立した。SNPマーカーと血中サイトカイン濃度をいかに統合的に取り扱うかのデータの扱い方を検討した。さらに、実際に取得したデータを学習とテストに用いる2群に分けて、カイ2乗検定P値上位のうちいくつのSNPを用いるべきか、どのようなSNPの組み合わせを用いるべきかを検討し、解析方法の手法・関数と各パラメータを大規模にスクリーニングした。
結果と考察
最終的に有意水準p<0.0001を示した有意な6 SNPsを得た。4個のSNPsは同一の連鎖不平衡ブロックの上に存在した。他の多因子疾患のGWAS研究成果と同様に、オッズ比(危険度)は、1.2から1.5程度であり、多数のマーカーSNPの組み合わせで診断精度を上げる必要性が実証的に示された。カイ2乗検定P値上位いくつのSNPを用いるのが至適であるかを過学習や偽の好成績出現に留意して検証した。既知のあらゆる解析手法のどれが診断率至適化に適するかをスクリーニングの結果、正診率 70%に達する方法を割り出した。同様に血中サイトカイン濃度測定により4種の有意なサイトカインを見出し、SNPマーカーと血中サイトカイン濃度を組み合わせた機械学習法ベースの統合的診断アルゴリズムを構築した。
結論
目標としたSNPマーカーと血中サイトカイン濃度を組み合わせる統合的診断アルゴリズムを試験運用したところ、7割以上の診断が可能であったので、特許出願した。
公開日・更新日
公開日
2011-06-09
更新日
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